數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否降低企業(yè)資本成本

邱妍 王治 江媛

摘 要：依據(jù)2007—2020年我國上市公司數(shù)據(jù)，考量數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)資本成本的影響。結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效降低企業(yè)資本成本；機(jī)制檢驗結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過緩解信息不對稱、強(qiáng)化企業(yè)創(chuàng)新動能、提高內(nèi)部控制質(zhì)量等路徑降低企業(yè)資本成本。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，高科技企業(yè)以及企業(yè)面臨較高環(huán)境不確定性時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低企業(yè)資本成本的效果更顯著。結(jié)論從降低企業(yè)資本成本的視角為企業(yè)如何推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略提供了經(jīng)驗證據(jù)。

關(guān)鍵詞： 數(shù)字化轉(zhuǎn)型；資本成本；信息不對稱；創(chuàng)新動能；內(nèi)部控制

中圖分類號：F832；F49???? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A??? 文章編號：1003-7217（2024）01-0083-08

一、引 言

數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為引領(lǐng)全球經(jīng)濟(jì)社會變革、推動我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦予企業(yè)新的發(fā)展動能，已成為企業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路[1]。資本成本是投資者預(yù)期其能夠獲得的最低報酬率，與投資行為活躍程度和所處風(fēng)險等級相匹配[2]。作為企業(yè)籌集和占有資金的代價，資本成本的高低對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨需求收縮、供給沖擊、預(yù)期轉(zhuǎn)弱等壓力時，企業(yè)面臨的不確定性增加，就會提高企業(yè)融資難度與成本。2020 年中國企業(yè)家調(diào)查系統(tǒng)組織實施的“2020·中國企業(yè)經(jīng)營者問卷跟蹤調(diào)查”結(jié)果顯示，35.8%的企業(yè)家認(rèn)為企業(yè)發(fā)展經(jīng)營困難中面臨“資金緊張”問題，在19個選項中排名第三；46.6%的企業(yè)家建議政府出臺“降低企業(yè)融資成本”相關(guān)措施，在18個選項中排名第五，融資成本高依然是阻礙企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵痛點。研究表明，以應(yīng)用數(shù)字技術(shù)為基礎(chǔ)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促使企業(yè)業(yè)務(wù)模式[3]、公司能力[4]、組織結(jié)構(gòu)[5]、管理系統(tǒng)流程等方面發(fā)生重大變化，改進(jìn)實體屬性[6]。2021年，埃森哲發(fā)布研究報告顯示，數(shù)字化基礎(chǔ)較好的企業(yè)，面對疫情沖擊，可顯示出強(qiáng)大的韌性，更能將數(shù)字化優(yōu)勢進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為財務(wù)優(yōu)勢。因此，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低企業(yè)資本成本，對增強(qiáng)企業(yè)轉(zhuǎn)型動力、推進(jìn)降本增效具有重要意義。

現(xiàn)有研究將企業(yè)資本成本的影響因素分為內(nèi)部因素和外部因素。內(nèi)部因素主要包括企業(yè)信息披露質(zhì)量[7，8]、公司治理[9]、企業(yè)核心競爭力[10]等。外部因素則主要包括政治環(huán)境[11]、媒體關(guān)注[12]、機(jī)構(gòu)投資者[13]等。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠驅(qū)動企業(yè)組織管理變革[14]，提高企業(yè)績效[15]、創(chuàng)新商業(yè)模式[16]，促進(jìn)企業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展[17]。已有文獻(xiàn)雖然對企業(yè)資本成本的影響因素以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)后果做了諸多探討，卻較少考慮數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綜合債務(wù)資本成本與權(quán)益資本成本的企業(yè)資本成本的影響以及上述影響通過何種機(jī)制實現(xiàn)，未能區(qū)分?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型不同類型以及對債務(wù)資本、權(quán)益資本、綜合資本成本的影響差異。為此，在機(jī)制分析的基礎(chǔ)上，依據(jù)2007—2020年中國上市公司數(shù)據(jù)，實證檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)資本成本的影響，并進(jìn)一步區(qū)分不同類型、場景等情況加以細(xì)化討論。

二、理論分析與研究假說

基于技術(shù)躍遷理論和戰(zhàn)略匹配模型，數(shù)字化轉(zhuǎn)型催生了數(shù)據(jù)抓取、分析、處理到動態(tài)解決方案形成的“數(shù)據(jù)鏈條”，對組織內(nèi)外部環(huán)境造成系統(tǒng)性變革，提高企業(yè)資源配置能力，實現(xiàn)數(shù)字技術(shù)與企業(yè)深度融合[1]。一直以來，受限于數(shù)字技術(shù)等制約因素，傳統(tǒng)企業(yè)產(chǎn)生的大量繁雜信息往往無法被有效挖掘并加以利用。企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型，能形成自身在數(shù)據(jù)信息采集、存儲、傳輸、識別等方面的優(yōu)勢，顯著提升其對內(nèi)外部生產(chǎn)經(jīng)營相關(guān)信息的處理效率，進(jìn)一步緩解自身與資本市場之間的信息不對稱。其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠讓企業(yè)有更多的機(jī)會接觸開放性服務(wù)創(chuàng)新平臺，擴(kuò)大企業(yè)資源獲取和利用的途徑與方式，通過外部互動和學(xué)習(xí)形成創(chuàng)新知識，提高自身創(chuàng)新動能[18]。最后，借助于數(shù)字技術(shù)，驅(qū)動企業(yè)自身生產(chǎn)、管理、財務(wù)體制機(jī)制優(yōu)化升級，強(qiáng)化企業(yè)對內(nèi)外部資源配置關(guān)系的精準(zhǔn)識別。企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量的提高，有助于企業(yè)做出科學(xué)的投融資決策。據(jù)此，可以推斷，數(shù)字化轉(zhuǎn)型將顯著改善企業(yè)信息不對稱、企業(yè)創(chuàng)新與公司治理等問題，而這與企業(yè)資本成本的影響因素吻合。因此，本文試圖從這三個方面闡述數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)資本成本的影響路徑，并提出研究假說一。

H1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)降低資本成本。

首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于緩解信息不對稱，進(jìn)而降低企業(yè)資本成本。數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，企業(yè)自身數(shù)據(jù)分析流程轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)挖掘捕捉和智能化分析。通過借助數(shù)字科技賦能現(xiàn)有組織管理模式，消除企業(yè)內(nèi)部不同組織部門間的“數(shù)據(jù)鴻溝”，提高管理者信息處理效率與質(zhì)量。在信息得到有效識別、處理和輸送的情況下，企業(yè)資源配置效率得到進(jìn)一步提升，降低自身生產(chǎn)決策過程中信息不對稱程度，提高生產(chǎn)經(jīng)營質(zhì)效[19]。在生產(chǎn)績效良好的情況下，企業(yè)更樂于主動向市場傳遞信息，在對企業(yè)經(jīng)營狀況更加了解的情況下，企業(yè)獲得融資的可能性提高，資本市場交易活躍度得到提升[1]。一方面，對于債務(wù)融資而言，信息不對稱程度的降低提高了企業(yè)與銀行等金融機(jī)構(gòu)的信息流暢度，從而降低信貸準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)，放松債務(wù)融資條件，使得銀行及其他外部投資者降低企業(yè)債務(wù)融資所需要的風(fēng)險溢價，降低企業(yè)債務(wù)資本成本[20]。另一方面，對于股權(quán)融資而言，資本市場信息環(huán)境的改善，投資者關(guān)注度的上升，有助投資者更加準(zhǔn)確地進(jìn)行證券估值，降低投資收益的不確定性，在一定程度上減少由于信息誤差造成的市場摩擦，提升股票流動性[1]，降低交易成本，使市場降低對公司股票的必要報酬率，從而降低權(quán)益資本成本[19]。綜上，提出研究假說二。

H2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過緩解信息不對稱降低企業(yè)資本成本。

其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于強(qiáng)化企業(yè)創(chuàng)新動能，進(jìn)而降低企業(yè)資本成本。數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)化了企業(yè)挖掘處理整合數(shù)據(jù)信息的能力，提高其對前瞻性技術(shù)的敏捷度[21]，能夠充分賦能企業(yè)創(chuàng)新活動。當(dāng)企業(yè)在年報或其他公開文件中披露有關(guān)數(shù)字化戰(zhàn)略相關(guān)信息后，為了促進(jìn)戰(zhàn)略目標(biāo)的實現(xiàn)，會傾向于大幅度增加研發(fā)投入，提升企業(yè)自身創(chuàng)新能力的主觀性[1]。面對市場變化和客戶需求能夠快速反應(yīng)，高效整合資源，利用大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新設(shè)計產(chǎn)品與個性化定制服務(wù)方案。企業(yè)和外界信息交換的頻率不斷加快，使企業(yè)有更多的可能性接觸更為開放的創(chuàng)新平臺，進(jìn)一步擴(kuò)延企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出邊界。一方面，對于債權(quán)融資而言，企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)化自身創(chuàng)新動能。通過專利申請授權(quán)數(shù)量的增加以及創(chuàng)新產(chǎn)品的良好銷售前景，向債權(quán)人釋放投資者投入的研發(fā)資金會形成企業(yè)競爭性優(yōu)勢資源的信號，減弱債權(quán)人自我保護(hù)機(jī)制，降低交易代理成本，進(jìn)而有效降低企業(yè)債務(wù)資本成本。另一方面，對于股權(quán)融資而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能提高企業(yè)創(chuàng)新能力，增強(qiáng)企業(yè)核心競爭力?；谄髽I(yè)優(yōu)勢競爭地位，采取產(chǎn)品差異化策略并運用價格優(yōu)勢搶占市場份額，向資本市場傳遞有利信息，增強(qiáng)股東對企業(yè)股票的持有意愿，提高股東未來獲得高收益報酬的可能性，吸引更多潛在投資者投資，增加企業(yè)價值，降低企業(yè)權(quán)益資本成本[22]。綜上，提出研究假說三。

H3 數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高企業(yè)創(chuàng)新動能降低企業(yè)資本成本。

最后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提高企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量，進(jìn)而降低企業(yè)資本成本。數(shù)字化技術(shù)與企業(yè)經(jīng)營管理環(huán)節(jié)深度融合，延伸傳統(tǒng)組織邊界，賦予組織管理流程易變性和靈活性，實現(xiàn)企業(yè)資源、管理、決策體系的互通互聯(lián)，引發(fā)企業(yè)組織管理變革并提升企業(yè)生產(chǎn)效率[17]，從而降低企業(yè)資產(chǎn)損失風(fēng)險，保證COSO報告中內(nèi)部控制目標(biāo)的實現(xiàn)，有效提升企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量。一方面，對于債權(quán)融資而言，高質(zhì)量的內(nèi)部控制能夠提高會計信息披露質(zhì)量，在更了解企業(yè)的實際經(jīng)營情況下，銀行等其他金融機(jī)構(gòu)對于企業(yè)所要求的“風(fēng)險溢價”會更低，從而降低企業(yè)債務(wù)資本成本。另一方面，對于股權(quán)融資而言，隨著企業(yè)數(shù)字化程度的提升，公司治理進(jìn)一步得到優(yōu)化。企業(yè)經(jīng)營決策相關(guān)信息及具體計劃執(zhí)行情況更加趨于透明化，能在一定程度上抑制管理層自利及機(jī)會主義行為，避免道德風(fēng)險的出現(xiàn)。對于股東而言，其能夠更好地監(jiān)督企業(yè)經(jīng)營實況，投資者投入的資金被侵占的風(fēng)險或被閑置的可能性降低，增強(qiáng)股東對企業(yè)的信任感和股東持股意愿，有效降低企業(yè)權(quán)益資本成本。綜上，提出研究假說四。

H4 數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量降低企業(yè)資本成本。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)篩選

本文以滬深兩市A股上市企業(yè)為樣本，分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對資本成本的影響。由于2007年起實行新的會計準(zhǔn)則，為保證財務(wù)數(shù)據(jù)口徑的一致性，樣本期間設(shè)為2007—2020年。在此基礎(chǔ)上，本文對數(shù)

據(jù)作如下處理：（1）剔除金融行業(yè)樣本；（2）剔除ST、PT公司樣本；（3）刪除相關(guān)變量缺失的樣本。企業(yè)層面的數(shù)據(jù)來自于CSMAR、Wind數(shù)據(jù)庫，數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)使用Python軟件爬取巨潮資訊網(wǎng)中企業(yè)年報文件，抓取關(guān)鍵詞條構(gòu)建而成。

（二）變量定義

1.自變量。

本文借鑒吳非等（2021）[1]、趙宸宇等（2021）[17]的研究，采用文本分析法將上市企業(yè)年報中“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”相關(guān)詞頻作為digital變量，并進(jìn)行對數(shù)化處理。借助Python爬取上市公司年報，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型分為“底層技術(shù)層面”（人工智能、區(qū)塊鏈、云計算和大數(shù)據(jù)）和“實踐應(yīng)用層面”（數(shù)字技術(shù)應(yīng)用）并確定企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型特征關(guān)鍵詞。digital數(shù)值越大，表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高。

2.因變量。企業(yè)資本成本由權(quán)益資本成本與債務(wù)資本成本組成，借鑒王愛國等（2019）[2]的研究，按照負(fù)債與資產(chǎn)所占資產(chǎn)負(fù)債率比例，分別與債務(wù)資本成本和權(quán)益資本成本加權(quán)獲得估算數(shù)值。計算公式如下：

資本成本=股權(quán)資本成本×（1-資產(chǎn)負(fù)債率）+債務(wù)資本成本×資產(chǎn)負(fù)債率

其中權(quán)益資本成本衡量方式主要采用OJ、PEG和MPEG模型等。其中PEG模型綜合考察成長和價值，基于毛新述（2012）[23]的研究，本文選用PEG模型進(jìn)行權(quán)益資本成本衡量。計算公式如下：

其中，COCi，t為企業(yè)i在時期t的權(quán)益資本成本，EPSi，t+2和EPSi，t+1為企業(yè)i在t+2期末和t+1期末的每股凈收益預(yù)測值，Pi，t為企業(yè)i在t期末的股票價格。

債務(wù)資本成本衡量方式借鑒李廣子等（2009）[24]、張偉華等（2018）[25]的研究，計算公式如下：

債務(wù)資本成本=（利息支出/負(fù)債總額）×?（1- 所得稅率）（2）

3.控制變量。借鑒李廣子等（2009）[24]、王愛國等（2019）[2]等研究，本文選取一系列控制變量，如表1所示。

（三）模型構(gòu)建

本文設(shè)計了如下模型（3）以檢驗H1是否成立。

Wacci，t=α0+α1×digitali，t+∑Controli，t+εi，t（3）

其中，Wacc代表企業(yè)資本成本，digital表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，Control為相關(guān)控制變量，變量具體定義如表1所示。

（四）描述性統(tǒng)計

本文列示了相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果，其中資本成本變量（Wacc_1）中位數(shù)（均值）分別為0.075（0.078）；企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（digital_1）中位數(shù)（均值）分別為0.693（1.148），與已有文獻(xiàn)計算結(jié)果無明顯差異。

本文進(jìn)一步根據(jù)年度樣本企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本成本的分布繪制散點圖并進(jìn)行線性擬合（如圖1所示），發(fā)現(xiàn)隨著時間的變化，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度整體呈上升趨勢，資本成本年度變化率圍繞擬合曲線上下波動，但總體上呈現(xiàn)下降趨勢。圖2為數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與企業(yè)資本成本的擬合曲線。從圖中可以發(fā)現(xiàn)，年度均值和中位數(shù)均表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本成本呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，一定程度上驗證假設(shè)H1。

四、實證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸

表3基于“數(shù)字化轉(zhuǎn)型—企業(yè)資本成本”的基本關(guān)系進(jìn)行了分析，結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)資本成本均呈顯著負(fù)相關(guān)，第2列結(jié)果顯示在控制年份、行業(yè)和其他相關(guān)變量后數(shù)字化轉(zhuǎn)型依然與資本成本呈顯著負(fù)相關(guān)。關(guān)鍵解釋變量（digital_1）的系數(shù)為-0.0009，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的標(biāo)準(zhǔn)差每增加1%，企業(yè)資本成本相對于其標(biāo)準(zhǔn)差會減少4.0%，支持前文假設(shè)H1。

（二）穩(wěn)健性檢驗

為了考察研究結(jié)果的穩(wěn)健性，分別采取了三種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。（1）更換資本成本衡量指標(biāo)。參考毛新述等（2012）[23]的研究，一是采用OJ模型和MPEG模型分別重新計算企業(yè)權(quán)益資本成本，構(gòu)造資本成本的替代變量Wacc_2，Wacc_3。二是參考張偉華等（2018）[25]的研究，采用凈財務(wù)費用與企業(yè)負(fù)債總額的比值衡量企業(yè)債務(wù)資本成本，重新構(gòu)造企業(yè)資本成本的替代標(biāo)量Wacc_4。（2）更換數(shù)字化轉(zhuǎn)型衡量指標(biāo)。參考袁淳等（2021）[26]的研究，采用以下幾種方法重新構(gòu)造數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度指標(biāo)并進(jìn)行回歸檢驗：一是考慮到不同行業(yè)之間存在一定的差異性，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)進(jìn)行行業(yè)均值調(diào)整（digital_2）；二是基于詞典中各維度包含的詞匯數(shù)存在一定差異性，會影響到數(shù)據(jù)挖掘過程中捕捉不同維度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的能力。因此，本文對以上五個指標(biāo)進(jìn)行分年度離差標(biāo)準(zhǔn)化處理，將消除量綱后的數(shù)據(jù)求和得到新的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)（digital_3）;三是對五個維度的指標(biāo)進(jìn)一步采用主成分分析法，選取特征值大于1的因子，構(gòu)建新的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)（digital_4）。采用替代變量對模型（3）重新進(jìn)行了回歸分析。（3）排除企業(yè)策略性行為的檢驗?；跀?shù)字經(jīng)濟(jì)背景，考慮到企業(yè)年報中披露信息可能存在策略性炒作或蹭熱度的嫌疑，進(jìn)而在年報中夸大企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。為了排除這種可能性，本文對樣本進(jìn)行剔除和篩選：一是剔除創(chuàng)業(yè)板公司；二是刪除信息違規(guī)企業(yè)；三是根據(jù)深圳證券交易所信息披露考評結(jié)果，僅保留考核結(jié)果為優(yōu)秀或良好的上市企業(yè)樣本。檢驗結(jié)果均支持前文的研究結(jié)論。

（三）內(nèi)生性檢驗

為了盡可能緩解內(nèi)生性問題，采取以下三種方法進(jìn)行內(nèi)生性檢驗。（1）延長觀測窗口。本文進(jìn)一步延長了數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)資本成本的時間考察窗口。分別對digital_1和Wacc_1進(jìn)行滯后1～2期與前置1～2期處理。（2）工具變量法。借鑒袁淳等（2021）[26]的研究，采用1984年各城市郵電數(shù)據(jù)作為工具變量。具體而言，將滯后一期的全國互聯(lián)網(wǎng)人數(shù)與1984年各城市每萬人固定電話持有數(shù)進(jìn)行交乘。（3）基于多期雙重差分模型的驗證。將企業(yè)分批次逐步推進(jìn)自身數(shù)字化進(jìn)程視為一項準(zhǔn)自然實驗，選擇多期雙重差分模型（DID）進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗以進(jìn)一步克服內(nèi)生性問題[1]。內(nèi)生性檢驗結(jié)果均支持前文的研究結(jié)論。

五、機(jī)制檢驗

前文研究結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠降低企業(yè)資本成本，但尚不清楚其內(nèi)部影響機(jī)制。結(jié)合前文分析，本文從信息不對稱、創(chuàng)新動能、內(nèi)部控制三個方面檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)資本成本的路徑。根據(jù)Bauer等（2020）[27]、聶興凱等（2022）[28]的研究，構(gòu)架如下方程模型進(jìn)行檢驗。

Wacci，t=β0+β1×digitali，t+β2×AnaAttentioni，t+β3×ln_Applyi，t+β4×ICi，t+β5×Controlsi，t+εi，t（4）

AnaAttentioni，t=δ0+δ1×digitali，t+δ2×Controlsi，t+εi，t（5）

ln_Applyi，t=μ0+μ1×digitali，t+μ2×Controlsi，t+εi，t（6）

ICi，t=γ0+γ1×digitali，t+γ2×Controlsi，t+εi，t（7）

本文選取分析師關(guān)注度刻畫信息不對稱水平（AnaAttention= ln（1+分析師跟蹤人數(shù)））。采用創(chuàng)新產(chǎn)出（ln_Apply，企業(yè)申請專利數(shù)對數(shù)值）衡量企業(yè)創(chuàng)新動能，用IC代表企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量（“迪博·中國上市公司內(nèi)部控制指數(shù)”取自然對數(shù)）。表4是機(jī)制分析結(jié)果。列（1）中digital_1和AnaAttention顯著正相關(guān)，代表數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)加快信息流轉(zhuǎn)效率，引起分析師的廣泛關(guān)注，從而在一定程度上降低信息不對稱。列（2）中digital_1和ln_Apply顯著正相關(guān)，說明企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中營造了更為高效的數(shù)字創(chuàng)新場景，有利于提高研發(fā)投入的產(chǎn)出績效。列（3）中digital_1和IC顯著正相關(guān)，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量越高。在列（4）中，分析師關(guān)注度、創(chuàng)新產(chǎn)出、內(nèi)部控制質(zhì)量與企業(yè)資本成本均顯著為負(fù)，說明隨著信息不對稱的降低，企業(yè)創(chuàng)新動能的增強(qiáng)與內(nèi)部控制質(zhì)量的提高，企業(yè)的資本成本也隨之降低。同時，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本成本在1%的水平上顯著為負(fù)，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過緩解信息不對稱、強(qiáng)化企業(yè)創(chuàng)新動能和提高企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量來降低企業(yè)資本成本，進(jìn)一步支持了H2～H4。

通過計算可知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)資本成本的直接影響效應(yīng)為-0.0008，是影響企業(yè)資本成本總效應(yīng)的93.78%（-0.000007-0.00003754-0.0000085-0.0008），而信息不對稱、創(chuàng)新動能、內(nèi)部控制質(zhì)量的間接效應(yīng)分別是總效應(yīng)的0.82%、4.4%、1%。以上結(jié)果表明信息不對稱、創(chuàng)新動能和內(nèi)部控制質(zhì)量是數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)資本成本的部分中介。

六、異質(zhì)性分析

（一）區(qū)分資本成本類型

企業(yè)資本成本一般可分為債務(wù)資本成本與權(quán)益資本成本。為了進(jìn)一步驗證數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)資本成本的影響，本文分別對企業(yè)債務(wù)資本成本與權(quán)益資本成本進(jìn)行回歸分析。

回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)，不論是對于債務(wù)資本成本還是權(quán)益資本成本，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型均呈現(xiàn)顯著的抑制作用，并且對債務(wù)資本成本的降低作用相對更大。造成這一結(jié)果的可能原因是：相較于股權(quán)融資方式，債務(wù)融資的融資門檻和成本相對較低，多數(shù)企業(yè)仍然以債務(wù)融資為主要融資方式[29]。而企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)對數(shù)據(jù)信息的挖掘分析能力，以數(shù)字化信息的高效流動為牽引緩解信息不對稱，降低金融機(jī)構(gòu)對企業(yè)評估審核成本，提高金融機(jī)構(gòu)對資金流向的把控能力，從而降低企業(yè)融資成本?；诔杀臼找胬碚?，資本成本的降低會引發(fā)企業(yè)生產(chǎn)運營成本的減少，提高企業(yè)效益。盈余資金的增加可提高企業(yè)債務(wù)償還的能力，對企業(yè)產(chǎn)生更為強(qiáng)烈的“去杠桿”效應(yīng)。

（二）區(qū)分?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型類型

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個譜系概念，包含著不同技術(shù)程度下的結(jié)構(gòu)化特征。為了進(jìn)一步分析“數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)資本成本”之間的關(guān)系，本文將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型分解為 “底層技術(shù)層面” 和“實踐應(yīng)用層面”?；貧w結(jié)果發(fā)現(xiàn)，二者均對企業(yè)資本成本具有負(fù)向抑制作用。特別的，人工智能技術(shù)轉(zhuǎn)型對企業(yè)資本成本的緩解效應(yīng)最為顯著（系數(shù)為-0.0020，且在1%的水平上統(tǒng)計顯著）。本文認(rèn)為，首先，從政策層面來看，早在2015年5月，國務(wù)院在《中國制造2025》中就提及到了智能制造，強(qiáng)調(diào)了人工智能技術(shù)的核心作用，并在此框架背景下出臺了《中國智能制造發(fā)展規(guī)劃（2016—2020）》。人工智能作為第四次工業(yè)革命的通用性目的技術(shù)將在新時代中產(chǎn)生更為深遠(yuǎn)的影響效應(yīng)。其次，從社會發(fā)展角度來看，《人工智能發(fā)展報告2011—2020》中指明，中國已是全球最大的人工智能專利申請國。上市公司基于人工智能技術(shù)開展企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型更容易獲得市場認(rèn)同從而產(chǎn)生積極效應(yīng)（如降低企業(yè)資本成本）。

（三）區(qū)分企業(yè)科技屬性

企業(yè)順利開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要一定的基礎(chǔ)條件，不同科技屬性的企業(yè)一定程度上反映企業(yè)自身資源稟賦的不同，可能會導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)資本成本的影響存在差異。與非高科技企業(yè)相比。高科技企業(yè)具備更好的數(shù)字化素養(yǎng)和能力，能夠更加靈活的將數(shù)字技術(shù)應(yīng)用于各個場景，降低信息不對稱程度，提高企業(yè)內(nèi)部控制能力。同時，高科技企業(yè)往往研發(fā)投入強(qiáng)度較大，通過運用數(shù)字化技術(shù)來進(jìn)行系統(tǒng)改造和升級，具備更強(qiáng)的創(chuàng)新動能，從而降低企業(yè)資本成本?；诖耍疚耐茢?，高科技企業(yè)屬性會增強(qiáng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)資本成本之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系。為此，借鑒彭紅星等的研究[30]，本文將樣本分為高科技與非高科技企業(yè)，分組進(jìn)行回歸檢驗。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，與非高科技企業(yè)相比，在高科技企業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)資本成本的抑制作用在1%的水平上顯著。

七、進(jìn)一步分析：環(huán)境不確定性的影響

由于企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營活動一直在特定的市場環(huán)境中展開，其經(jīng)營狀況會受到市場形勢的影響。市場形勢較好時，意味著企業(yè)面臨的環(huán)境不確定性較低，有助于企業(yè)及時把握市場形勢相關(guān)變化，提高企業(yè)決策有效度，保障經(jīng)營績效的穩(wěn)定。然而當(dāng)企業(yè)面臨環(huán)境不確定性較高時，會增強(qiáng)公司盈余與股價的波動性，也進(jìn)一步加劇信息不對稱，管理層缺乏有效信息來評估外部環(huán)境帶來的收益與成本，企業(yè)決策失敗的風(fēng)險增大。同時，對于投資者而言，環(huán)境不確定性進(jìn)一步擴(kuò)大信息不對稱程度，企業(yè)會計信息披露質(zhì)量有所下降，不利于投資者對企業(yè)經(jīng)營情況進(jìn)行有效的監(jiān)督和控制。企業(yè)經(jīng)營環(huán)境的不穩(wěn)定性向資本市場釋放一個不利信號，投資者行為趨于保守，增加企業(yè)融資成本[31]。然而，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能以數(shù)據(jù)的高效流動改善技術(shù)、資金等要素在時空中的配置，降低信息不對稱程度，使企業(yè)能夠最大限度地整合自身資源，提高內(nèi)部控制質(zhì)量，并借助數(shù)字科技手段準(zhǔn)確把握市場形勢，有效提升自身對外部環(huán)境不確定性的敏感度與抵御能力。

為了檢驗基于環(huán)境不確定性對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本成本之間關(guān)系的影響，本文構(gòu)建模型（8）對全樣本進(jìn)行回歸分析。借鑒申慧慧（2010）[31]的研究，采用企業(yè)過去五年剔除正常增長部分并經(jīng)行業(yè)調(diào)整之后銷售收入的標(biāo)準(zhǔn)差來表示企業(yè)面臨的環(huán)境不確定性（EU）。

Wacci，t=α0+α1×digitali，t+α2×EUi，t+α3×EUi，t×digitali，t+∑Controli，t+εi，t （8）

回歸結(jié)果如表5所示，列2顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)與環(huán)境不確定指標(biāo)的交乘項（EU_digital_1）在5%的水平上顯著為負(fù)。列3和列4分組檢驗顯示說明當(dāng)企業(yè)面臨環(huán)境不確定性較高時，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，越有助于降低信息不對稱程度和提高企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量，從而減弱環(huán)境不確定性與企業(yè)資本成本之間的正相關(guān)關(guān)系。

八、結(jié)論與建議

依據(jù)2007—2020年我國上市公司數(shù)據(jù)，考量數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)資本成本的影響效應(yīng)和作用機(jī)理。研究發(fā)現(xiàn)：（1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效降低企業(yè)資本成本；（2）機(jī)制檢驗表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)資本成本的影響會通過降低信息不對稱、強(qiáng)化企業(yè)創(chuàng)新動能與提高企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量等路徑實現(xiàn)。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能在一定程度上緩解環(huán)境不確定性對企業(yè)資本成本的消極影響。不同類型的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)資本成本的影響存在差異性，并且數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)債務(wù)資本成本與權(quán)益資本成本的影響同樣存在差異性。同時，在高科技企業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)資本成本的影響更為顯著。

以上研究結(jié)論對中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有以下啟示：（1）持續(xù)推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。依據(jù)不同數(shù)字技術(shù)特征與自身資源稟賦，企業(yè)應(yīng)制定合理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，于生產(chǎn)經(jīng)營管理中釋放數(shù)字技術(shù)的價值潛力。利用大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、云計算等數(shù)字技術(shù)在數(shù)據(jù)傳導(dǎo)效率與質(zhì)量的優(yōu)勢，加強(qiáng)企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化和結(jié)構(gòu)化信息披露，構(gòu)建良好的企業(yè)投資者間信息傳導(dǎo)機(jī)制，緩解信息不對稱；營造數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境，科學(xué)合理選擇創(chuàng)新項目，加大研發(fā)投入，提高創(chuàng)新資源配置效率，增加創(chuàng)新產(chǎn)出，提高自身核心競爭力；采用數(shù)智賦能企業(yè)管理組織結(jié)構(gòu)，提高企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量，于危機(jī)中重構(gòu)企業(yè)增長力，以緩解不確定性環(huán)境對企業(yè)資本成本的不利影響。（2）發(fā)揮“領(lǐng)頭羊”在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的帶頭作用。依據(jù)高科技企業(yè)自身的資源技術(shù)優(yōu)勢，拓寬企業(yè)數(shù)字?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型路徑，在推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化升級過程中起到示范作用，從而更好地降低企業(yè)資本成本。政府也應(yīng)加大對高科技企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的鼓勵與支持，通過以點帶面的形式打造數(shù)字化轉(zhuǎn)型協(xié)同服務(wù)平臺，緩解企業(yè)融資壓力，促進(jìn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

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Can Digital Transformation Reduce the Cost of Capital for Corporations of Capital for Corporations

Abstract：Based on the data of listed companies in China from 2007 to 2020， the impact of digital transformation on the cost of capital of enterprises is examined. The results show that digital transformation can effectively reduce the cost of corporate capital. Mechanism test results show that digital transformation reduces the cost of corporate capital through the paths of alleviating information asymmetry， strengthening corporate innovation dynamics， and improving the quality of internal control. Further research finds that the effect of digital transformation in reducing enterprise cost of capital is more significant in high-tech enterprises and when enterprises face higher environmental uncertainty. The above findings provide empirical evidence on how companies can advance their digital transformation strategies from the perspective of reducing corporate capital costs.

Key words：digital transformation; cost of capital; information asymmetry; innovation dynamics; internal control